Tema 2
Escuchando y observando la vida: IA en el monitoreo de la biodiversidad
Para proteger una especie en peligro de extinción, primero debemos entenderla: ¿dónde vive?, ¿cuántos individuos quedan?, ¿cómo se comporta?.Los ecologistas recopilan estos datos usando métodos no invasivos como cámaras trampa y grabadoras de audio, pero estos métodos generan un volumen de datos que es humanamente imposible de analizar sin ayuda.
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El problema: el “atasco” de datos en la conservación
Un solo proyecto de conservación puede generar millones de imágenes y miles de horas de grabaciones de audio. La cruda realidad es que más del 90% de esas imágenes suelen estar vacías (activadas por hojas movidas por el viento) y que los científicos terminan pasando casi todo su tiempo clasificando datos en lugar de usarlos para la conservación.
¿Cómo interviene la IA?
La Inteligencia Artificial actúa como un ejército de "asistentes de campo" virtuales que trabajan 24/7. Utiliza Deep Learning para hacer el trabajo pesado de clasificación de datos, liberando a los científicos para que se concentren en diseñar y aplicar estrategias de protección. Las dos técnicas principales son la Visión por Computadora para analizar imágenes y la bioacústica asistida por IA para analizar sonidos.
Técnica 1: fototrampeo y visión por computadora
La aplicación de IA a las imágenes de cámaras trampa se basa en Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), los mismos algoritmos que usan los teléfonos para reconocer caras en las fotos. Estas IA se entrenan con millones de imágenes de animales previamente etiquetadas por expertos.
El proceso de análisis suele tener dos pasos: primero, modelos como MegaDetector filtran las imágenes vacías y detectan si hay un animal, persona o vehículo; después, clasificadores como SpeciesNet intentan identificar la especie concreta. Esto permite procesar en horas lo que antes tomaba meses de trabajo manual.
Técnica 2: bioacústica (IA que escucha)
La bioacústica es el estudio de los sonidos producidos por los animales. La IA está aprendiendo a "escuchar" ecosistemas enteros para monitorear su salud. Los micrófonos (en tierra) o hidrófonos (bajo el agua) graban continuamente el paisaje sonoro. Este audio se convierte en un espectrograma, una imagen que muestra la frecuencia y la intensidad del sonido a lo largo del tiempo.
Una vez que el sonido se transforma en imagen, una CNN puede "leerla" para encontrar los patrones de las vocalizaciones de especies específicas, como el canto de un ave o la llamada de una ballena, incluso en un entorno ruidoso. Modelos de IA como Perch permiten que, con muy pocos ejemplos de una especie rara, la IA aprenda a reconocer su sonido en miles de horas de grabación.
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Video recomendado: IA que escucha a la naturaleza
En este video se explica cómo los científicos están usando la IA para analizar tanto imágenes como sonidos de la fauna y así acelerar los proyectos de conservación.
Casos de estudio
El lince ibérico en Doñana (España)
En el Parque Nacional de Doñana se utilizan sistemas de Deep Learning con cámaras de fototrampeo para monitorear la fauna, incluido el lince ibérico, uno de los felinos más amenazados del mundo. La IA analiza, identifica y clasifica automáticamente las imágenes, lo que permite trazar mejor las rutas de movimiento y diseñar estrategias de conservación más efectivas.
Tortugas marinas en Costa Rica
En playas de anidación de Costa Rica, cámaras y algoritmos de Machine Learning identifican con gran precisión los nidos de tortugas marinas, como la tortuga baula. La IA ayuda a proteger los nidos actuales de cazadores furtivos y a predecir en qué zonas es más probable que aniden en el futuro.
El modelo Perch en Australia y Hawái
El modelo bioacústico Perch ha permitido descubrir una nueva población de Plains Wanderer, un ave en peligro crítico en Australia, y acelerar 50 veces el análisis de audio para localizar mieleros hawaianos. Gracias a la IA, los equipos de conservación pueden reaccionar con mayor rapidez para proteger a estas especies.